Cascade electrocatalysis via AgCu single-atom alloy and Ag nanoparticles in CO2 electroreduction toward multicarbon products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrocatalytic CO2 reduction into value-added multicarbon products offers a means to close the anthropogenic carbon cycle using renewable electricity. However, the unsatisfactory catalytic selectivity for multicarbon products severely hinders the practical application of this technology. In this paper, we report a cascade AgCu single-atom and nanoparticle electrocatalyst, in which Ag nanoparticles produce CO and AgCu single-atom alloys promote C-C coupling kinetics. As a result, a Faradaic efficiency (FE) of 94 ± 4% toward multicarbon products is achieved with the as-prepared AgCu single-atom and nanoparticle catalyst under ~720 mA cm−2 working current density at −0.65 V in a flow cell with alkaline electrolyte. Density functional theory calculations further demonstrate that the high multicarbon product selectivity results from cooperation between AgCu single-atom alloys and Ag nanoparticles, wherein the Ag single-atom doping of Cu nanoparticles increases the adsorption energy of *CO on Cu sites due to the asymmetric bonding of the Cu atom to the adjacent Ag atom with a compressive strain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».